研究发现，人工智能驱动的生产力提升使化石燃料造成的温室气体排放量超过可再生能源的减排量。研究人员对人工智能提升清洁能源发电的技术潜力进行建模，并预测它如何帮助生产煤、石油和天然气。在64种情景中，他们发现年净碳排放增加了0.47-1.8亿吨，约占能源行业年排放的1-5%。该研究是首次量化人工智能在整个电力行业的气候影响。之前的研究探讨了其间接的气候效益，例如减少可再生能源的停机时间和优化电网，同时忽视了因提升石油钻井和天然气提取生产力而导致的额外污染。Hertie学院计算机科学与公共政策助理教授Lynn Kaack表示：“到目前为止，大多数研究只是在比较数据中心的能源使用与人工智能的减排收益，完全忽略了人工智能导致排放增加的情况。” 研究人员发现，净排放仅在未在化石燃料行业提升生产力的情景中下降。如果清洁和污染能源设施以相似的速度采用人工智能，他们发现，可再生能源的生产力提升必须至少超过化石燃料四倍，才能使排放持平。该研究的共同作者、前微软员工Holly Alpine表示，研究团队采用了一个保守的假设，认为化石燃料和可再生能源的人工智能采用率将相同。她说：“化石燃料的应用已经大规模展开 – 有真正的合同、真实的部署，行业运营商和金融分析师都有证据。” “可再生能源的应用仍主要处于试点或学术阶段 – 更具有投机性，更取决于解决许可证和互连等部署障碍。” 国际能源机构估计，人工智能可以使技术上可回收的石油和天然气储量提高5%，并将深水离岸项目的成本降低10%。石油和天然气高管们对人工智能帮助他们发掘的额外燃料感到兴奋，并庆祝其作为“下一个水力压裂热潮”的新兴影响。沙特阿美去年表示，他们已将人工智能“嵌入一切”，提高了生产力和井的数量，而Equinor在这个夏天早些时候将挪威大陆架上的27项发现归因于新的地震技术和人工智能。研究结果包括Lofn和Langermann油井，公司表示这是他们在2025年进行的最大发现。“人工智能是关键，从自动化数据解读到高效的井规划，”该公司在6月的资本市场日视频中表示。位于奥斯陆的独立研究和能源智能公司Rystad Energy在5月估计，数字化和人工智能将在2026年至2030年间为化石燃料勘探和生产公司创造近5000亿美元（3700亿英镑）的累计价值 – 这是更高效的运营、增加的生产和更短的开发周期的结果。“回报在行业中已经可见，”其分析师写道，引用了Equinor和阿布扎比国家石油公司报告的数亿美元与人工智能相关的节省。气候科学家和能源专家对不断增大且能源需求旺盛的人工智能数据中心的快速建设感到担忧，这些数据中心通常依靠燃烧化石气体发电。研究人员没有将数据中心的能源需求纳入计算，但发现人工智能促进化石燃料部门的生产力提升，导致的排放至少是当前数据中心估计的三倍。他们警告称，结果是“方向性和结构性的发现，而不是精确的预测”，尽管他们运行的每个情景和敏感性测试都支持这一广泛关系。未参与研究的独立气候分析师Ketan Joshi表示，人工智能行业“根本上需要化石燃料”，其影响远远超出了数据中心对化石燃料的使用。他说：“即使在气候行动运动的某些部分，仍有人否认一个不受控制的科技行业将内在地刺激化石燃料。” “单纯要求公司拨出一些资金用于可再生项目，远远不足以确保行业安全运作。